Forscher entwickeln markierungsfreien mikroskopischen Techniken zur Visualisierung von extrazellulären Vesikeln in Krebs
Die Biophotonik-Bildgebung Labor am Beckman Institute for Advanced Science and Technology entwickelte bildgebende Verfahren, die untersuchen, Gewebe ohne Flecken oder Beschriftungen. Die Forscher schufen ein einzigartiges system mit einem laser-Quelle, die Erfassung von mehr Informationen zu einem Gewebe im Vergleich zu herkömmlichen bildgebenden Verfahren. Das system bietet eine bessere Visualisierung der extrazellulären Vesikel—kleine Pakete, die bekannt sind, um die Zahl zu erhöhen, und werden im Zusammenhang mit Krebs, insbesondere in Verbindung zu Brustkrebs-Zellen.
„Wir erwerben können Informationen über die Struktur und den Stoffwechsel der lebenden Gewebe. Das imaging-system ermöglicht es uns, zu erfassen, alle diese Informationen gleichzeitig, und erlaubt uns zu sehen, viele weitere details über die Gewebe, Zellen und Ihrer Funktionen als die aktuellen Möglichkeiten der Bildgebung“, sagte Dr. Stephen Boppart, Abel Bliss Professor of Engineering mit Terminen in electrical and computer engineering und bioengineering an der University of Illinois at Urbana-Champaign, wer führt die Biophotonik-Bildgebung Labor, und ist auch ein Arzt.
Die Arbeit „Label-Free Visualisierung und Charakterisierung von Extrazellulären Vesikeln in Breast Cancer“ veröffentlicht wurde in den Proceedings of the National Academy of Sciences, und hervorgehoben auf der Titelseite der Zeitung.
„Zellen verwenden, diese extrazellulären Vesikeln, um miteinander zu kommunizieren, selbst unter normalen Bedingungen. Tumorzellen verändern sich diese extrazellulären Vesikeln, die Veröffentlichung mehr im ganzen Körper. Aus diesem Grund, haben Sie das Potenzial, um verwendet werden, die als Marker für Krebs Fortschreiten,“ Boppart sagten.
Traditionelle Methoden der Visualisierung sind abhängig von der Verwendung von Etiketten, die mit viel Mühe und machen kann das Gewebe unbrauchbar für die weitere Untersuchung. „Unser wesentlicher Beitrag ist, dass wir visualisieren diese Vesikel in lebenden Geweben ohne störende Gewebe oder mit Etiketten. Wir können sehen, wie diese Vesikel miteinander und mit den Tumoren,“ sagte Sixian Sie, eine bioengineering graduate research assistant in der Boppart lab-wer ist der erste Autor auf dem Papier.
Die Technik des Labors umfasst die Verwendung von ultrakurzen Laserpulsen, die Interaktion mit den Gewebeproben.
„Es gibt zwei Mechanismen, die in der Bildgebung,“ Sie sagte. „Einige der Gewebe-Komponenten emittieren verschiedene Arten von Fluoreszenz, die kommt in verschiedenen Farben. Der andere Mechanismus beinhaltet die molekularen Strukturen, die, wenn Sie ausgerichtet in einer bestimmten Art und Weise, geben Ihnen einen ganz anderen Satz von Farben.“
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Die Forscher haben auch begonnen, zu charakterisieren, den Inhalt der Vesikel mit dieser Technik.
„Wir haben festgestellt, dass die Vesikel, die höhere Konzentrationen von NADPH-Moleküle sind hoch korreliert mit tumor-Aggressivität, und oft befindet sich rund Schiffe. Durch die Charakterisierung der Vesikel, haben wir eine gute Aufnahme bei der Erkennung von krebsartigen Veränderungen zu einem früheren Zeitpunkt,“ Sie sagte.
Einem zweiten Papier, „Real-Time Intraoperative Diagnose durch Deep Neural Network-Driven Multiphotonen-Virtuelle Histologie“ wurde veröffentlicht in der Präzision der Onkologie, und es sieht in der Kombination der label-free imaging mit deep-learning-Techniken.
Gegenwärtig, wenn die Chirurgen entfernen Tumore von Patienten, analysieren Sie den Gewebeproben aus dem Rand des Tumors, um sicherzustellen, dass alle Krebsgewebe entfernt wurde. Leider, die Pathologie, die Labore analysieren die Proben können bis zu ein paar Tage, um Ihre Analyse.
„Wir werden versuchen, zu verwenden die label-freie Technik zu betrachten, die Gewebe sofort in den op-Raum,“ Sie sagte. „Nachdem wir die Bilder, die wir von deep learning, die verwendet werden können, zu unterscheiden zwischen Krebs-und normalen Brustgewebe.“
„Wir hoffen, dass diese Technik wird verwendet für die medizinische Diagnose und klinische Anwendungen. Die aktuellen Techniken sind nützlich, aber veraltet und zeitaufwendig. Wir denken, dass es eine Menge von neuen Informationen, die wir erlangen können von dieser Technologie,“ Boppart sagten.